The main purpose of this study is to examine the sensitivity of the WRF (Weather Research and Forecasting) in the wind field to the steepness of mountains in the case with a strong downslope wind occurred in the Yeongdong province. We conducted WRF simulations for February 13 2006. The initial and boundary data are from the NCEP/NCAR $1^{\circ}{\times}1^{\circ}$ GDAS. Arbitrary terrains of the mountains with a symmetric orography and an asymmetric one with steeper leeward slope, were introduced to examine the sensitivity of the shape of the mountains. The simulation with an asymmetric terrain results in stronger maximum surface wind by about $10ms^{-1}$ than with a symmetric terrain, especially in the narrow region from the peak to ~ 4 km away in the downstream. However, the maximum surface wind speed is weaker by $20ms^{-1}$ than with a symmetric terrain away from the narrow peak region. This indicates that the steeper slope leads to the intensification of downslope wind in the narrower region leeward. In addition, for the simulation with an asymmetric terrain, the strength of wave breaking is greater and the Lee wave is more dominant than for that with a symmetric terrain.
In this study, we investigated the effect of aerosol feedback on $PM_{10}$ simulation using a two-way coupled air quality model (WRF-CMAQ). $PM_{10}$ concentration over Korea in January 2014 was simulated, and the aerosol feedback effect on the simulated solar radiation was intensively examined. Two $PM_{10}$ simulations were conducted using the WRF-CMAQ model with (FB) and without(NFB) the aerosol feedback option. We find that the simulated solar radiation in the west part of Korea decreased by up to $-80MJ/m^2$ due to the aerosol feedback effect. The feedback effect was significant in the west part of Korea, showing high $PM_{10}$ estimates due to dense emissions and its long-range transport from China. The aerosol feedback effect contributed to the decreased rRMSE(relative Root Mean Square Error) for solar radiation (47.58% to 30.75%). Aerosol feedback effect on the simulated solar radiation was mainly affected by concentration of $PM_{10}$. Moreover, FB better matched the observed solar radiation and $PM_{10}$ concentration than NFB, implying that taking into account the aerosol direct effects resulted in the improved modeling performance. These results indicate that aerosol feedback effects can play an important role in the simulation of solar radiation over Korean Peninsula.
본 연구에서는 신뢰성 있는 국가표준 지역기후변화 시나리오 생산을 위해 현재기후에 대한 SNURCM과 WRF의 재현성을 검증하였다. 국립기상연구소에서 생산된 HadGEM2-AO 전구자료를 지역기후모형의 경계조건으로 사용하여 CORDEX 규준 하에 28년(1978-2005)간의 장기적분을 수행하였다. 두 모형은 연평균 지표 온도 분포를 관측과의 공간상관계수가 0.98 이상으로 매우 높은 일치성을 나타내었지만, 모형 영역의 북쪽 경계를 중심으로 한랭 편차를 공통적으로 보였다. 강수의 경우 또한 육지 지역을 대상으로 한 관측과의 공간 상관 계수는 SNURCM이 0.85, WRF가 0.79로 나타나 우수한 모의 결과를 보였다. 두 모형에서 모의된 강수 분포는 적도와 중위도 지역 간에 상반되는 특성을 보였다. SNURCM은 WRF에 비교하여 중위도 동아시아 몬순 강수대의 분포를 적도 지역의 강수대보다 상대적으로 잘 모의하였으나, WRF는 그 반대의 결과를 나타내었다. 여름철(JJA) 보다 봄철(MAM)에 과다 모의되었지만 모의된 강수 분포의 일치성은 봄철에 높게 나타났다. 세부영역 별 분석에서 두 모형은 7월 강수 최대 시점과 양을 비교적 정확히 모의하였고, 특히 내륙 지역 강수량의 모의 정확도가 해양에 영향 받는 지역보다 높았다. 모의결과는 한반도 상의 높은 일평균 지표온도일수와 강한 강수일수를 표현하는데 한계를 보였다.
Future climate according to land-use change was simulated by regional climate model. The goal of study was to predict the distribution of meteorological elements using the Weather Research & Forecasting Model (WRF). The KME (Korea Ministry of Environment) medium-category land-use classification was used as dominant vegetation types. Meteorological modeling requires higher and more sophisticated land-use and initialization data. The WRF model simulations with HyTAG land-use indicated certain change in potential vegetation distribution in the future (2086-2088). Compared to the past (1986-1988) distribution, coniferous forest area was decreased in metropolitan and areas with complex terrain. The research shows a possibility to simulate regional climate with high resolution. As a result, the future climate was predicted to $4.5^{\circ}$ which was $0.5^{\circ}$ higher than prediction by Meteorological Administration. To improve future prediction of regional area, regional climate model with HyTAG as well as high resolution initial values such as urban growth and CO2 flux simulation would be desirable.
Understanding limitation of simulation for Planetary Boundary Layer (PBL) height in mesoscale meteorological model is important for accurate meteorological variable and diffusion of air pollution. This study examined the accuracy for simulated PBL heights using two different PBL schemes (MYJ, YSU) in Weather Research and Forecasting (WRF) model during the radiosonde observation period. The simulated PBL height were verified using atmospheric sounding data obtained from radiosonde observations that were conducted during 5 months from August to December 2014 over the Gumi weir in Nakdong river. Four Dimensional Data Assimilation (FDDA) using radiosonde observation data were conducted to reduce error of PBL height in WRF model. The assessment result of PBL height showed that RMSE with YSU scheme were lower than that with MYJ scheme in the day and night time, respectively. Especially, the WRF model with YSU scheme produced lower PBL height than with the MYJ scheme during night time. The YSU scheme showed lower RMSE than the MYJ scheme on sunny, cloudy and rainy day, too. The experiment result of FDDA showed that PBL height error were reduced by FDDA and PBL height at the nudging coefficient of $3.0{\times}10^{-1}$ (YSU_FDDA_2) were similar to observation compared to the nudging coefficient of $3.0{\times}10^{-4}$ (YSU_FDDA_1).
Quantitative understanding of a random error that is associated with Lagrangian particle dispersion modeling is a prerequisite for backward-in-time mode simulations. This study aims to quantify the random error of the WRF-FLEXPART model and suggest an optimum number of the Lagrangian particles for backward-in-time simulations over the Seoul metropolitan area. A series of backward-in-time simulations of the WRF-FLEXPART model has conducted at two receptor points by changing the number of Lagrangian particles and the relative error, as a quantitative indicator of random error, is analyzed to determine the optimum number of the release particles. The results show that in the Seoul metropolitan area a 1-day Lagrangian transport contributes 80~90% in residence time and ~100% in atmospheric enhancement of carbon monoxide. The relative errors in both the residence time and the atmospheric concentration enhancement are larger when the particles release in the daytime than in the nighttime, and in the inland area than in the coastal area. The sensitivity simulations reveal that the relative errors decrease with increasing the number of Lagrangian particles. The use of small number of Lagrangian particles caused significant random errors, which is attributed to the random number sampling process. For the particle number of 6000, the relative error in the atmospheric concentration enhancement is estimated as -6% ± 10% with reduction of computational time to 21% ± 7% on average. This study emphasizes the importance of quantitative analyses of the random errors in interpreting backward-in-time simulations of the WRF-FLEXPART model and in determining the number of Lagrangian particles as well.
This study aims at examining the sensitivity of numerical simulations to the resolution of initial and boundary data, and to an application of WRF (Weather Research and Forecasting) 3DVAR (Three Dimension Variational data Assimilation). To do this, we ran the WRF model by using GDAS (Global Data Assimilation System) FNL (Final analyses) and the KLAPS (Korea Local Analysis and Prediction System) analyses as the WRF's initial and boundary data, and by using an initial field made by assimilating the radar data to the KLAPS analyses. For the sensitivity experiment, we selected a heavy rainfall case of 21 September 2010, where there was localized torrential rain, which was recorded as 259.5 mm precipitation in a day at Seoul. The result of the simulation using the FNL as initial and boundary data (FNL exp) showed that the localized heavy rainfall area was not accurately simulated and that the simulated amount of precipitation was about 4% of the observed accumulated precipitation. That of the simulation using KLAPS analyses as initial and boundary data (KLAPC exp) showed that the localized heavy rainfall area was simulated on the northern area of Seoul-Gyeonggi area, which renders rather difference in location, and that the simulated amount was underestimated as about 6.4% of the precipitation. Finally, that of the simulation using an initial field made by assimilating the radar data to the KLAPS using 3DVAR system (KLAP3D exp) showed that the localized heavy rainfall area was located properly on Seoul-Gyeonggi area, but still the amount itself was underestimated as about 29% of the precipitation. Even though KLAP3D exp still showed an underestimation in the precipitation, it showed the best result among them. Even if it is difficult to generalize the effect of data assimilation by one case, this study showed that the radar data assimilation can somewhat improve the accuracy of the simulated precipitation.
Wind plays an important role in cases of unexpected radioactive pollutant dispersion, deciding distribution and concentration of the leaked substance. The accurate prediction of wind has been challenging in numerical weather prediction models, especially near the surface because of the complex interaction between turbulent flow and topographic effect. In this study, we investigated the characteristics of atmospheric dispersion of radioactive material (i.e. 137Cs) according to the simulated boundary layer around the HANARO research nuclear reactor in Korea using the Weather Research and Forecasting (WRF)-Mesoscale Model Interface (MMIF)-California Puff (CALPUFF) model system. We examined the impacts of orographic drag on wind field, stability calculation methods, and planetary boundary layer parameterizations on the dispersion of radioactive material under a radioactive leaking scenario. We found that inclusion of the orographic drag effect in the WRF model improved the wind prediction most significantly over the complex terrain area, leading the model system to estimate the radioactive concentration near the reactor more conservatively. We also emphasized the importance of the stability calculation method and employing the skillful boundary layer parameterization to ensure more accurate low atmospheric conditions, in order to simulate more feasible spatial distribution of the radioactive dispersion in leaking scenarios.
This study calculated wind speed at the height of 10 m using a disaster prediction model(Florida Public Hurricane Loss Model, FPHLM) that was developed and used in the United States. Using its distributions, a usable information of surface wind was produced for the purpose of disaster prevention when the typhoon attack. The advanced research version of the WRF (Weather Research and Forecasting) was used in this study, and two domains focusing on South Korea were determined through two-way nesting. A horizontal time series and vertical profile analysis were carried out to examine whether the model provided a resonable simulation, and the meteorological factors, including potential temperature, generally showed the similar distribution with observational data. We determined through comparison of observations that data taken at 700 hPa and used as input data to calculate wind speed at the height of 10 m for the actual terrain was suitable for the simulation. Using these results, the wind speed at the height of 10 m for the actual terrain was calculated and its distributions were shown. Thus, a stronger wind occurred in coastal areas compared to inland areas showing that coastal areas are more vulnerable to strong winds.
The objective of this study is to evaluate the impact of the high resolution topographies and landuses data on simulated meteorological variables (wind speed at 10 m, temperature at 2 m and relative humidity at 2 m) in WRF. We compare the results with WRF simulation using each resolution of the topographies and landuses, and with 37 AWS observation data on the Seoul metropolitan regions. According to results of using high-resolution topography, WRF model gives better topographical expression over domain. And we can separate more detail (Low intensity residential, high intensity residential, industrial or commercial) using high resolution landuses data. The result shows that simulated temperature and wind speed are generally higher than AWS observation data. However, simulation trend with temperature, wind speed, and relative humidity are similar to observation data. The reason for that is that the high precipitation event occurred in CASE 1 and 2. Temperature have correlation of 0.43~0.47 and standard deviation of $2.12{\sim}2.28^{\circ}C$ in CASE 1, while correlation of more than 0.8 and standard deviation of $3.05{\sim}3.18m\;s^{-1}$ in CASE 2. In case of wind speed, correlation have lower than 0.5 and Standard Deviation of $1.88{\sim}2.34m\;s^{-1}$ in CASE 1 and 2. In statistical analysis shows that using highest resolution (U01) results are more close to the AWS observation data. It can be concluded that the topographies and landuses are important factor that affect model simulation. However, the tendency to always use high resolution topographies and landuses data appears to be unjustified, and optimal solution depends on the combination of scale effect and mechanisms of dynamic models.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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